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Stefano Panzeri

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Publikationen

  1. What can neuromorphic event-driven precise timing add to spike-based pattern recognition?

    Akolkar, H., Meyer, C., Clady, Z., Marre, O., Bartolozzi, C., Panzeri, S. & Benosman, R., 03.2015, in: NEURAL COMPUT. 27, 3, S. 561-93 33 S.

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  2. Sensory input drives multiple intracellular information streams in somatosensory cortex

    Alenda, A., Molano-Mazón, M., Panzeri, S. & Maravall, M., 11.08.2010, in: J NEUROSCI. 30, 32, S. 10872-84 13 S.

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  3. Muscle synergies in neuroscience and robotics: from input-space to task-space perspectives

    Alessandro, C., Delis, I., Nori, F., Panzeri, S. & Berret, B., 19.04.2013, in: FRONT COMPUT NEUROSC. 7, S. 43

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  4. Extended field-of-view ultrathin microendoscopes for high-resolution two-photon imaging with minimal invasiveness

    Antonini, A., Sattin, A., Moroni, M., Bovetti, S., Moretti, C., Succol, F., Forli, A., Vecchia, D., Rajamanickam, V. P., Bertoncini, A., Panzeri, S., Liberale, C. & Fellin, T., 13.10.2020, in: ELIFE. 9, e58882.

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  5. Carbon nanotube composite coating of neural microelectrodes preferentially improves the multiunit signal-to-noise ratio

    Baranauskas, G., Maggiolini, E., Castagnola, E., Ansaldo, A., Mazzoni, A., Angotzi, G. N., Vato, A., Ricci, D., Panzeri, S. & Fadiga, L., 12.2011, in: J NEURAL ENG. 8, 6, S. 066013

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  6. Stimulus dependence of local field potential spectra: experiment versus theory

    Barbieri, F., Mazzoni, A., Logothetis, N. K., Panzeri, S. & Brunel, N., 29.10.2014, in: J NEUROSCI. 34, 44, S. 14589-605 17 S.

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  7. Costs and benefits of communicating vigor

    Becchio, C., Pullar, K. & Panzeri, S., 30.09.2021, in: BEHAV BRAIN SCI. 44, S. e124

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  8. Sensorimotor communication at the intersection between kinematic coding and readout: Comment on "The body talks: Sensorimotor communication and its brain and kinematic signatures" by Giovanni Pezzulo, Francesco Donnarumma, Haris Dindo, Alessandro D'Ausilio, Ivana Konvalinka, Cristiano Castelfranchi

    Becchio, C. & Panzeri, S., 03.2019, in: PHYS LIFE REV. 28, S. 39-42 4 S.

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  9. Seeing others’ intentions in autism

    Becchio, C., Montobbio, N., Ansuini, C., Battaglia, F., Podda, J., Cavallo, A., Nobili, L. & Panzeri, S., 09.2021, in: J VISION. 21, 9

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  10. Sensory information in local field potentials and spikes from visual and auditory cortices: time scales and frequency bands

    Belitski, A., Panzeri, S., Magri, C., Logothetis, N. K. & Kayser, C., 12.2010, in: J COMPUT NEUROSCI. 29, 3, S. 533-545 13 S.

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  11. Shifts of Gamma Phase across Primary Visual Cortical Sites Reflect Dynamic Stimulus-Modulated Information Transfer

    Besserve, M., Lowe, S. C., Logothetis, N. K., Schölkopf, B. & Panzeri, S., 22.09.2015, in: PLOS BIOL. 13, 9, S. e1002257

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  12. Causal relationships between frequency bands of extracellular signals in visual cortex revealed by an information theoretic analysis

    Besserve, M., Schölkopf, B., Logothetis, N. K. & Panzeri, S., 12.2010, in: J COMPUT NEUROSCI. 29, 3, S. 547-66 20 S.

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  13. A bidirectional brain-machine interface connecting alert rodents to a dynamical system

    Boi, F., Semprini, M., Mussa Ivaldi, F. A., Panzeri, S. & Vato, A., 2015, in: Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference. 2015, S. 51-4 4 S.

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  14. Neural coding: Looking up and down the visual thalamus

    Bonato, J. & Panzeri, S., 26.09.2022, in: CURR BIOL. 32, 18, S. R941-R943

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  15. Optimizing Measures of Information Encoding in Astrocytic Calcium Signals

    Bonato, J., Curreli, S., Fellin, T. & Panzeri, S., 20.08.2022, Brain Informatics. Mahmud, M., He, J., Vassanelli, S., van Zundert, A. & Zhong, N. (Hrsg.). 1 Aufl. Cham: Springer, Cham, Band 13406. S. 117–128 12 S. (Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI)).

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  16. ASTRA: a deep learning algorithm for fast semantic segmentation of large-scale astrocytic networks

    Bonato, J., Curreli, S., Romanzi, S., Panzeri, S. & Fellin, T., 03.05.2023, in: bioRxiv.

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  17. Neuroscience: Turbulent times for brain information processing

    Bondanelli, G. & Panzeri, S., 25.10.2021, in: CURR BIOL. 31, 20, S. R1400-R1402

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  18. Neurons with stereotyped and rapid responses provide a reference frame for relative temporal coding in primate auditory cortex

    Brasselet, R., Panzeri, S., Logothetis, N. K. & Kayser, C., 29.02.2012, in: J NEUROSCI. 32, 9, S. 2998-3008 11 S.

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  19. High-Accuracy Detection of Neuronal Ensemble Activity in Two-Photon Functional Microscopy Using Smart Line Scanning

    Brondi, M., Moroni, M., Vecchia, D., Molano-Mazón, M., Panzeri, S. & Fellin, T., 25.02.2020, in: CELL REP. 30, 8, S. 2567-2580.e6

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  20. Comparison of the dynamics of neural interactions between current-based and conductance-based integrate-and-fire recurrent networks

    Cavallari, S., Panzeri, S. & Mazzoni, A., 05.03.2014, in: Frontiers in neural circuits. 8, S. 12

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  21. Identifying the signature of prospective motor control in children with autism

    Cavallo, A., Romeo, L., Ansuini, C., Battaglia, F., Nobili, L., Pontil, M., Panzeri, S. & Becchio, C., 04.02.2021, in: SCI REP-UK. 11, 1, 3165.

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  22. Estimating the Temporal Evolution of Synaptic Weights from Dynamic Functional Connectivity

    Celotto, M., Lemke, S. & Panzeri, S., 20.08.2022, Brain Informatics. Mahmud, M., He, J., Vassanelli, S., van Zundert, A. & Zhong, N. (Hrsg.). Cham: Springer, Cham, Band 13406. S. 3-14 12 S. (Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI)).

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  23. Inferring the temporal evolution of synaptic weights from dynamic functional connectivity

    Celotto, M., Lemke, S. & Panzeri, S., 08.12.2022, in: Brain informatics. 9, 1, 28.

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  24. An information-theoretic quantification of the content of communication between brain regions

    Celotto, M., Bím, J., Tlaie, A., De Feo, V., Toso, A., Lemke, S., Chicharro, D., Nili, H., Bieler, M., Hanganu-Opatz, I. L., Donner, T. H., Brovelli, A. & Panzeri, S., 14.06.2023, in: Advances in Neural Information Processing Systems. 36

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  25. Stimulus dependent relationships between behavioral choice and sensory neural responses

    Chicharro, D., Panzeri, S. & Haefner, R. M., 07.04.2021, in: ELIFE. 10, e54858.

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  26. The Identity of Information: How Deterministic Dependencies Constrain Information Synergy and Redundancy

    Chicharro, D., Pica, G. & Panzeri, S., 05.03.2018, in: ENTROPY-SWITZ. 20, 3

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  27. Algorithms of causal inference for the analysis of effective connectivity among brain regions

    Chicharro, D. & Panzeri, S., 02.07.2014, in: FRONT NEUROINFORM. 8, S. 64

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  28. Investigating reduction of dimensionality during single-joint elbow movements: a case study on muscle synergies

    Chiovetto, E., Berret, B., Delis, I., Panzeri, S. & Pozzo, T., 28.02.2013, in: FRONT COMPUT NEUROSC. 7, S. 11

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  29. Manipulating synthetic optogenetic odors reveals the coding logic of olfactory perception

    Chong, E., Moroni, M., Wilson, C., Shoham, S., Panzeri, S. & Rinberg, D., 19.06.2020, in: SCIENCE. 368, 6497, eaba2357.

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  30. Population coding strategies in human tactile afferents

    Corniani, G., Casal, M. A., Panzeri, S. & Laboratory, Department of Psychology, University of Sheffield, Sheffield, United Kingdom, A., 12.2022, in: PLOS COMPUT BIOL. 18, 12, e1010763.

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  31. Complementary encoding of spatial information in hippocampal astrocytes

    Curreli, S., Bonato, J., Romanzi, S., Panzeri, S. & Fellin, T., 03.03.2022, in: PLOS BIOL. 20, 3, e3001530.

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  32. State-Dependent Decoding Algorithms Improve the Performance of a Bidirectional BMI in Anesthetized Rats

    De Feo, V., Boi, F., Safaai, H., Onken, A., Panzeri, S. & Vato, A., 31.05.2017, in: FRONT NEUROSCI-SWITZ. 11, S. 269

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  33. Deciphering the functional role of spatial and temporal muscle synergies in whole-body movements

    Delis, I., Hilt, P. M., Pozzo, T., Panzeri, S. & Berret, B., 30.05.2018, in: SCI REP-UK. 8, 1, S. 8391

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  34. Space-by-time decomposition for single-trial decoding of M/EEG activity

    Delis, I., Onken, A., Schyns, P. G., Panzeri, S. & Philiastides, M. G., 06.2016, in: NEUROIMAGE. 133, S. 504-515 12 S.

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  35. Space-by-time manifold representation of dynamic facial expressions for emotion categorization

    Delis, I., Chen, C., Jack, R. E., Garrod, O. G. B., Panzeri, S. & Schyns, P. G., 01.06.2016, in: J VISION. 16, 8, S. 14

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  36. Task-discriminative space-by-time factorization of muscle activity

    Delis, I., Panzeri, S., Pozzo, T. & Berret, B., 10.07.2015, in: FRONT HUM NEUROSCI. 9, S. 399

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  37. A unifying model of concurrent spatial and temporal modularity in muscle activity

    Delis, I., Panzeri, S., Pozzo, T. & Berret, B., 02.2014, in: J NEUROPHYSIOL. 111, 3, S. 675-93 19 S.

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  38. Quantitative evaluation of muscle synergy models: a single-trial task decoding approach

    Delis, I., Berret, B., Pozzo, T. & Panzeri, S., 26.02.2013, in: FRONT COMPUT NEUROSC. 7, S. 8

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  39. A methodology for assessing the effect of correlations among muscle synergy activations on task-discriminating information

    Delis, I., Berret, B., Pozzo, T. & Panzeri, S., 13.05.2013, in: FRONT COMPUT NEUROSC. 7, S. 54

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  40. Unaltered Network Activity and Interneuronal Firing During Spontaneous Cortical Dynamics In Vivo in a Mouse Model of Severe Myoclonic Epilepsy of Infancy

    De Stasi, A. M., Farisello, P., Marcon, I., Cavallari, S., Forli, A., Vecchia, D., Losi, G., Mantegazza, M., Panzeri, S., Carmignoto, G., Bacci, A. & Fellin, T., 04.2016, in: CEREB CORTEX. 26, 4, S. 1778-94 17 S.

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  41. Modelling and analysis of local field potentials for studying the function of cortical circuits

    Einevoll, G. T., Kayser, C., Logothetis, N. K. & Panzeri, S., 11.2013, in: NAT REV NEUROSCI. 14, 11, S. 770-85 16 S.

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  42. Cortical responses to touch reflect subcortical integration of LTMR signals

    Emanuel, A. J., Lehnert, B. P., Panzeri, S., Harvey, C. D. & Ginty, D. D., 12.2021, in: NATURE. 600, 7890, S. 680-685 6 S.

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  43. Noradrenergic neurons of the locus coeruleus are phase locked to cortical up-down states during sleep

    Eschenko, O., Magri, C., Panzeri, S. & Sara, S. J., 02.2012, in: CEREB CORTEX. 22, 2, S. 426-35 10 S.

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  44. Optimized brute-force algorithms for the bifurcation analysis of a binary neural network model

    Fasoli, D. & Panzeri, S., 01.2019, in: PHYS REV E. 99, 1-1, 012316.

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  45. Stationary-State Statistics of a Binary Neural Network Model with Quenched Disorder

    Fasoli, D. & Panzeri, S., 26.06.2019, in: ENTROPY-SWITZ. 21, 7, 630.

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  46. Mathematical studies of the dynamics of finite-size binary neural networks: A review of recent progress

    Fasoli, D. & Panzeri, S., 04.09.2019, in: MATH BIOSCI ENG. 16, 6, S. 8025-8059 35 S.

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  47. Transitions between asynchronous and synchronous states: a theory of correlations in small neural circuits

    Fasoli, D., Cattani, A. & Panzeri, S., 02.2018, in: J COMPUT NEUROSCI. 44, 1, S. 25-43 19 S.

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  48. Pattern Storage, Bifurcations, and Groupwise Correlation Structure of an Exactly Solvable Asymmetric Neural Network Model

    Fasoli, D., Cattani, A. & Panzeri, S., 05.2018, in: NEURAL COMPUT. 30, 5, S. 1258-1295 38 S.

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  49. The Complexity of Dynamics in Small Neural Circuits

    Fasoli, D., Cattani, A. & Panzeri, S., 05.08.2016, in: PLOS COMPUT BIOL. 12, 8, S. e1004992

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  50. A formalism for evaluating analytically the cross-correlation structure of a firing-rate network model

    Fasoli, D., Faugeras, O. & Panzeri, S., 15.03.2015, in: J MATH NEUROSCI. 5, S. 6

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